الفهرس 
ElectromyographyOnly 14 pages are availabe for public view
 |  | from | 159 |  |  |
| | | from | 159 | | |
Abstract
تعتبر إشارات رسم النشاط الكهربي العضلي بواسطة الإلكترود السطحي أداة هامة في تشخيص السلوك الغير طبيعي في العضلات كحالات التهاب الأعصاب وحالات التهاب العضلات. ولقد تركزت معظم الأبحاث منذ اكتشاف الإشارة علي كيفيه استخلاص المعلومات الهامة عن أحوال العضلات بناء علي خصائص الإشارة التى تختلف مع اختلاف الأمراض.
ويعتبر التحليل والتصنيف الآلي من الأدوات الهامة في أبحاث إشارات النشاط الكهربي للعضلات خاصة مع الكم الهائل للبيانات المسجلة. وتعتبر تقنيات استخلاص السمات في الإشارات المسجلة من أهم العوامل المؤثرة في تحقيق أعلي نسبة أداء للتصنيف الآلي.
لذا كان الاهتمام باختيار انسب تقنيات استخلاص السمات عن البيانات لإشارات رسم النشاط الكهربي للعضلات وكذلك اعلي معدل اداء للمصنفات .ويهدف هذا البحث الي مقارنة اداء ستة تقنيات حديثة لاستخلاص السمات لتصنيف إشارات رسم النشاط الكهربي للعضلات المسجلة بواسطة الإلكترود السطحي من ثلاثة مجموعات من الأشخاص: حالات طبيعية وحالات التهاب الأعصاب وحالات التهاب العضلات. السمات المستخلصة من الإشارة يتم تمريرها بعد اختزالها إلي نوعين من المصنفات لتحقيق أعلي نسبة أداء.
ولقد تم دراسة أداء نوعين من المصنفات هما: مصنف الشبكات العصبية ذات التغية الأمامية ومصنف ماركوف. وتحتوي مقارنة النتائج.